液晶顯示屏缺陷自動光學檢測系統(tǒng)及算法研究
發(fā)布時間:2020-12-13 08:31
缺陷檢測是液晶顯示屏生產(chǎn)流程中不可或缺的一道工序,而缺陷檢測技術是降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質量的關鍵手段。傳統(tǒng)的檢測方式是人工檢查,其主觀性大、檢測效率和精度比較低,而且近年來人工成本逐年上升,這種方法已經(jīng)不能適應生產(chǎn)線上大批量、低成本、高效率、高精度的要求。因此,研究具有速度快、非接觸、準確度高等優(yōu)點的自動光學檢測方法對提高LCD產(chǎn)品質量、促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展有很重要的意義。針對以上問題,本文將展開研究基于機器視覺的自動光學缺陷檢測算法,并設計一套完整的檢測系統(tǒng)。首先,在分析LCD工作原理、顯示缺陷類型及產(chǎn)生原因、系統(tǒng)設計需求的基礎上提出了總體設計方案,并重點討論了影響圖像質量的兩個關鍵部分:照明模塊和圖像采集模塊,對其中的硬件架構進行了詳細的分析與選型,完成了光學采集系統(tǒng)的設計。其次,研究了相關的圖像處理算法,包含濾波去噪、二值化、形態(tài)學、圖像校正等,對每一種算法中的多種方法進行對比分析,結合實際需求,選取最優(yōu)方法或由此提出新方法,為后續(xù)缺陷檢測算法鑒定基礎。然后依次詳細介紹了缺陷檢測算法的每個環(huán)節(jié),合理建立標準模板庫以及算法預處理能克服外界干擾;算法的核心是圖像配準,針對LCD自身特點,提...
【文章來源】:南京理工大學江蘇省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:90 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.1?LCD的應用??..
極大地推動了國內很多企業(yè)對該領域檢測設備的研制和生產(chǎn)。??浙大三色儀器公司曾研發(fā)出以機器視覺為基礎的光電檢測系統(tǒng)——FPDM-108LCD,??如圖1.3(a)所示,能檢測出LCD等平板顯示器件顯示屏的亮度對比、在黑暗情況下的對??比、閃爍程度、功耗大小、可視角度范圍等,以及色度、亮度、相關色域等參數(shù)。??杭州喬戈里公司生產(chǎn)的Dhaula-Y20設備,如圖1.3(b)所示,不僅能夠檢測LCD的??顯示缺陷以及分辨率、亮度、對比度等參數(shù),還可以應用在太陽能、膠膜等寬幅面外觀??缺陷檢測。??北京凌云公司生產(chǎn)的點燈AOI系統(tǒng),如圖1.3(c)所示,能夠檢測到的最小缺陷尺寸??為26/^7,有在線和離線兩種工作模式,并可以根據(jù)生產(chǎn)產(chǎn)線的要求進行升級,實現(xiàn)最??佳效率的配置,提高產(chǎn)線效率。??■??5???j???,魅??(a)?FPDM-108LCD?設備?(b)?Dhaula-Y20?設備?(c)凌云點燈?AOI?系統(tǒng)??圖1.3國內的缺陷檢測設備??總而言之
圖2.1?TN-LCD結構??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Fourier-Mellin變換的液晶顯示屏顯示缺陷檢測[J]. 朱炳斐,陳文建,李武森,張峻乾. 激光與光電子學進展. 2017(12)
[2]結合加權模板差圖與雙邊濾波的TFT-LCD檢測算法[J]. 嚴成宸,金施群,閆真真,胡海兵. 電子測量與儀器學報. 2017(09)
[3]用于金屬板圖像分割的自適應閾值算法[J]. 薛志文,楊傲雷,費敏銳,沈春鋒. 電子測量技術. 2017(07)
[4]基于DCT和Otsu的LCD缺陷檢測算法[J]. 溫招洋,周亞麗,張奇志. 北京信息科技大學學報(自然科學版). 2017(02)
[5]基于傅里葉-梅林變換的圖像匹配方法研究[J]. 戴憲策,謝奇. 紅外技術. 2016(10)
[6]基于傅里葉梅林變換的SURF算法[J]. 那彥,廖萌萌. 電子科技. 2016(07)
[7]基于二維DFT的TFT-LCD平板表面缺陷檢測[J]. 張騰達,盧榮勝,張書真. 光電工程. 2016(03)
[8]數(shù)字圖像處理綜述[J]. 張薇,于碩. 通訊世界. 2015(18)
[9]TFT-LCD表面缺陷檢測方法綜述[J]. 簡川霞. 電視技術. 2015(09)
[10]TFT-LCD缺陷檢測系統(tǒng)的研究[J]. 王新新,徐江偉,鄒偉金,劉永豐,王秀麗. 電子測量與儀器學報. 2014(03)
博士論文
[1]基于特征點的圖像配準技術研究[D]. 丁南南.中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所) 2012
[2]基于機器視覺的TFT-LCD屏mura缺陷檢測技術研究[D]. 張昱.哈爾濱工業(yè)大學 2006
碩士論文
[1]基于小型TFT-LCD點缺陷檢測系統(tǒng)的研究[D]. 周波波.中南林業(yè)科技大學 2016
[2]基于圖像背景重構和水平集的TFT-LCD缺陷檢測算法研究與應用[D]. 陳廉政.華中科技大學 2016
[3]基于MapReduce的液晶屏缺陷檢測技術研究[D]. 夏曉云.合肥工業(yè)大學 2016
[4]TFT-LCD Mura缺陷自動檢測方法研究[D]. 謝瑞.合肥工業(yè)大學 2016
[5]TFT面板表面缺陷檢測高速圖像采集與處理方法研究[D]. 湯捷.合肥工業(yè)大學 2016
[6]圖像幾何匹配算法研究[D]. 廖萌萌.西安電子科技大學 2015
[7]數(shù)字圖像去噪算法的研究與應用[D]. 賀東霞.延安大學 2015
[8]基于圖像處理的小尺寸液晶屏顯示缺陷智能檢測[D]. 裴文芳.吉林大學 2015
[9]圖像配準關鍵算法研究[D]. 霍海利.北京理工大學 2015
[10]TFT-LCD顯示屏Mura缺陷自動光學檢測算法研究[D]. 李強國.電子科技大學 2013
本文編號:2914252
【文章來源】:南京理工大學江蘇省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:90 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.1?LCD的應用??..
極大地推動了國內很多企業(yè)對該領域檢測設備的研制和生產(chǎn)。??浙大三色儀器公司曾研發(fā)出以機器視覺為基礎的光電檢測系統(tǒng)——FPDM-108LCD,??如圖1.3(a)所示,能檢測出LCD等平板顯示器件顯示屏的亮度對比、在黑暗情況下的對??比、閃爍程度、功耗大小、可視角度范圍等,以及色度、亮度、相關色域等參數(shù)。??杭州喬戈里公司生產(chǎn)的Dhaula-Y20設備,如圖1.3(b)所示,不僅能夠檢測LCD的??顯示缺陷以及分辨率、亮度、對比度等參數(shù),還可以應用在太陽能、膠膜等寬幅面外觀??缺陷檢測。??北京凌云公司生產(chǎn)的點燈AOI系統(tǒng),如圖1.3(c)所示,能夠檢測到的最小缺陷尺寸??為26/^7,有在線和離線兩種工作模式,并可以根據(jù)生產(chǎn)產(chǎn)線的要求進行升級,實現(xiàn)最??佳效率的配置,提高產(chǎn)線效率。??■??5???j???,魅??(a)?FPDM-108LCD?設備?(b)?Dhaula-Y20?設備?(c)凌云點燈?AOI?系統(tǒng)??圖1.3國內的缺陷檢測設備??總而言之
圖2.1?TN-LCD結構??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Fourier-Mellin變換的液晶顯示屏顯示缺陷檢測[J]. 朱炳斐,陳文建,李武森,張峻乾. 激光與光電子學進展. 2017(12)
[2]結合加權模板差圖與雙邊濾波的TFT-LCD檢測算法[J]. 嚴成宸,金施群,閆真真,胡海兵. 電子測量與儀器學報. 2017(09)
[3]用于金屬板圖像分割的自適應閾值算法[J]. 薛志文,楊傲雷,費敏銳,沈春鋒. 電子測量技術. 2017(07)
[4]基于DCT和Otsu的LCD缺陷檢測算法[J]. 溫招洋,周亞麗,張奇志. 北京信息科技大學學報(自然科學版). 2017(02)
[5]基于傅里葉-梅林變換的圖像匹配方法研究[J]. 戴憲策,謝奇. 紅外技術. 2016(10)
[6]基于傅里葉梅林變換的SURF算法[J]. 那彥,廖萌萌. 電子科技. 2016(07)
[7]基于二維DFT的TFT-LCD平板表面缺陷檢測[J]. 張騰達,盧榮勝,張書真. 光電工程. 2016(03)
[8]數(shù)字圖像處理綜述[J]. 張薇,于碩. 通訊世界. 2015(18)
[9]TFT-LCD表面缺陷檢測方法綜述[J]. 簡川霞. 電視技術. 2015(09)
[10]TFT-LCD缺陷檢測系統(tǒng)的研究[J]. 王新新,徐江偉,鄒偉金,劉永豐,王秀麗. 電子測量與儀器學報. 2014(03)
博士論文
[1]基于特征點的圖像配準技術研究[D]. 丁南南.中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所) 2012
[2]基于機器視覺的TFT-LCD屏mura缺陷檢測技術研究[D]. 張昱.哈爾濱工業(yè)大學 2006
碩士論文
[1]基于小型TFT-LCD點缺陷檢測系統(tǒng)的研究[D]. 周波波.中南林業(yè)科技大學 2016
[2]基于圖像背景重構和水平集的TFT-LCD缺陷檢測算法研究與應用[D]. 陳廉政.華中科技大學 2016
[3]基于MapReduce的液晶屏缺陷檢測技術研究[D]. 夏曉云.合肥工業(yè)大學 2016
[4]TFT-LCD Mura缺陷自動檢測方法研究[D]. 謝瑞.合肥工業(yè)大學 2016
[5]TFT面板表面缺陷檢測高速圖像采集與處理方法研究[D]. 湯捷.合肥工業(yè)大學 2016
[6]圖像幾何匹配算法研究[D]. 廖萌萌.西安電子科技大學 2015
[7]數(shù)字圖像去噪算法的研究與應用[D]. 賀東霞.延安大學 2015
[8]基于圖像處理的小尺寸液晶屏顯示缺陷智能檢測[D]. 裴文芳.吉林大學 2015
[9]圖像配準關鍵算法研究[D]. 霍海利.北京理工大學 2015
[10]TFT-LCD顯示屏Mura缺陷自動光學檢測算法研究[D]. 李強國.電子科技大學 2013
本文編號:2914252
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